[发明专利]基于贝叶斯压缩感知的免于训练的室内白频谱检测方法

权利要求书

1.一种基于贝叶斯压缩感知的免于训练的室内白频谱检测方法，其特征在于，通过在 选定的若干测量点中随机布设至少三个频谱扫描仪并测量其所在位置的数字电视信道，根 据测量结果生成相应的测量矩阵后，以计算在该位置布设频谱扫描仪之前和之后的差分熵 最大为原则逐个推算得到各个测量点对应的位置，进行对应的测量并更新测量矩阵，并恢 复得到完整的频谱数据，当用户需要白频谱时，根据频谱数据的均值返回给用户其相应位 置可用的白频谱列表，供用户选择可用信道进行通信。

2.根据权利要求1所述的室内白频谱检测方法，其特征是，所述的测量矩阵Φ_d，该测量 矩阵中的向量y_d＝Φ_dx，其中：y_d是通过已经布设的频谱扫描仪实际测量得到的结果，x是所 有测量点的完整的白频谱数据，测量矩阵Φ_d通过把已经布设的频谱扫描仪所对应的位置 置为1得到。

3.根据权利要求1所述的室内白频谱检测方法，其特征是，所述的推算，具体包括以下 步骤：

3.1)根据扫描仪测到的测量结果y_d，恢复得到完整的频谱数据x，根据贝叶斯压缩感知 理论，频谱数据x的均值与协方差为：

E(x)=1σ2Ψ(1σ2ΨTΦdTΦdΨ+A)-1ΨTΦdTyd,Cov(x)=Ψ(1σ2ΨTΦdTΦdΨ+A)-1ΨT,]]>

其中：E(x)表示均值，Cov(x)表示协方差，σ表示白噪声，初始化为y_d方差的百分之一，Ψ 表示离散余弦变换矩阵，A表示参数矩阵，由极大似然估计得到，具体为：

最大化其中：C＝σ²I+ΦA^-1Φ^T，M是频谱扫描仪的总个 数；

3.2)利用计算所得的协方差，通过最大化布设前后差分熵的差值得到下一个布设频谱 扫描仪的地点l，具体为：最大化其中：Φ_l是地点l所对应的测量矩阵；

3.3)更新测量矩阵，以作为更新后的Φ_d，计算出测量矩阵Φ_d下的测量结果 y_d，将σ的值更新为y_d方差的百分之一；

3.4)重复步骤3.1至3.3直至频谱扫描仪的数目达到要求。